Генеральный директор Palantir Technologies Алекс Карп обвинил OpenAI и Anthropic в завышении ценности сервисов ИИ, основанных на токенах, которые, по его словам, нередко не дают крупным компаниям измеримой отдачи.
Основные тезисы:
- По словам Карпа, корпорации платят за токены ИИ, не получая результатов, соразмерных расходам.
- Он заявил, что провайдеры могут получать доступ к закрытым знаниям и конкурентной информации клиентов.
- Критика отражает более широкий спор о том, должна ли цена ИИ привязываться к объему использования или к бизнес‑результатам.
Ценообразование на AI‑токены
Как заявил Карп в интервью CNBC, он не согласен с экономикой модели, при которой компании платят за количество токенов, обработанных нейросетью.
«Если это так ценно, почему они берут деньги за токены?» — задался вопросом Карп, настаивая, что провайдеры должны зарабатывать долю от добавленной стоимости, которую их системы создают клиентам.
Он также предупредил, что компании рискуют отдать провайдерам критически важные знания, когда подключают внутренние данные и бизнес‑процессы к внешним моделям. По словам Карпа, корпоративные заказчики все чаще разочарованы: они уже потратили серьезные суммы на ИИ‑инструменты, но не увидели сопоставимого роста производительности.
Эта критика напрямую усиливает коммерционную позицию Palantir, которая продает ПО для объединения моделей, данных и операционных систем в контролируемых средах.
Тем не менее его комментарии отражают и более широкий корпоративный запрос: компании беспокоят затраты, управление данными и слабая окупаемость первых проектов в области ИИ.
Также читайте: Bitget Launches Cash Plus To Pay Yield On Idle Stablecoin Balances
Окупаемость корпоративного ИИ
Аргументация Карпа строится вокруг разрыва между техническим результатом и реальным бизнес‑эффектом. Тарификация по токенам учитывает лишь объем текста или данных, обработанных моделью, но не показывает, выросла ли выручка, снизились ли издержки или улучшилось ли качество управленческих решений.
Для корпоративных покупателей это становится принципиально важным по мере того, как они ужесточают подход к инвестированию в ИИ.
Сэм Альтман признавал, что расходы на ИИ и его эффективность сегодня в центре внимания руководителей: компании тестируют более дешевые модели и распределяют задачи между несколькими провайдерами.
Карп предлагает перейти к оплате «по результату», когда вознаграждение вендора ИИ привязано к конкретным, измеримым улучшениям показателей. Такой подход может сократить траты на неэффективное использование ИИ, но потребует от сторон четко договориться о методике расчета создаваемой ценности.
Спор разворачивается после нескольких лет стремительного внедрения ИИ в корпорациях, подпитанного ожиданиями, что универсальные модели радикально изменят рутинную работу. По мере завершения пилотных проектов фокус заказчиков смещается от «мощности модели» к вопросам владения и защиты данных, а также к документально подтвержденной доходности инвестиций.
Читайте далее: Stablecoin Market Sheds $10B From May Peak As Crypto Liquidity Contracts